作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着深度学习技术的进步和发展，神经网络(Neural Network)模型也不断地进行更新和改进。近年来，神经网络结构的搜索问题逐渐成为研究热点，被广泛应用于超参数优化、模型压缩、高效的模型训练等众多领域。然而，目前关于神经网络结构搜索的研究仍存在一些局限性。其中一个主要的原因是缺乏统一的评价标准，难以衡量不同搜索方法的优劣，导致模型搜索的效果无法客观地反映实际任务的性能。本文提出了一种基于图像分类的数据集，利用神经网络架构搜索方法对AlexNet和VGG网络模型进行了优化和测试，通过对比实验，证明了现有的神经网络架构搜索方法对于解决当前计算机视觉的图像分类问题具有很强的指导性和影响力。
2.基本概念术语说明
2.1 数据集
本文使用了ImageNet数据集作为实验的目标数据集。它包含超过1.2万张带标签的图片，共有1000种物体类别。每个图片大小均为$227\times227\times3$，即$227$像素宽、$227$像素高、$3$个通道（红绿蓝三色）。
2.2 机器学习与深度学习
机器学习是一门新的概念，它的出现将计算机从“孤立”的工具转变成了一个可以执行很多任务的“协同工作者”。无论是什么样的任务，都可以用机器学习的方法解决。根据具体的任务类型，可以分为监督学习、无监督学习和半监督学习等。深度学习则是机器学习的一个子集，是机器学习中的一类非常有效的模型。深度学习在过去几年极其火爆，并取得了惊人的成果。它能够处理复杂的数据，且不需要特征工程。一般来说，深度学习可以分为两大类：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。